in eesti keeles

Eksamite, projektitähtaegade ja loomulikult jõulude tõttu postitan ilmselt järgmine kord uue aasta esimestel päevadel, seega on sobiv hetk teha statistikat lõppeva aasta kohta ja veidi blogimisest blogida. Kui sind statistika nii palju ei huvita, siis keri alla või vajuta siia.

Mida kõige rohkem loetakse?

Avaldasin koos tänasega 39 postitust. Pärast seda, kui lubasin hakata regulaarselt kord nädalas postitama, olen kirjutanud keskmiselt 0.84 korda nädalas. See on vähem kui tahaksin, aga olen enam-vähem rahul.

Kõige populaarsemad postitused olid (sulgudes on kuvamiste arv 2016. aastal Google Analyticsi (GA) järgi1):

  1. Kuidas täpsemaid otsuseid teha: tõenäosustes mõtlemine [1.4k]
  2. Kofeiin: rohkem kui sa teada tahtsid [1.2k]
  3. Toitumine on teadus (sõna otseses mõttes) [1.0k]
  4. 78 põhjust eelistada Eestit [940]
  5. Taimetoitluse skaala ja lihasöömise eetika [780]

Siin on aastane külastuste graafik (sisaldab kõike, mis domeeni pungas.ee all kättesaadav on):

ga

Kõige rohkem mõjutab lugejate arvu jagamine: kui postitust levitatakse Facebookis palju, siis jõuab mu blogini samuti palju inimesi. Ma olen rahul, et populaarseimad postitused on sisuliselt tugevad ja clickbaitilikkuse skaalal pigem kvaliteetsemas otsas.

Esimene ja kolmas postitus selles TOP listis on tüüpilisest sügavamad: vaatasin üht probleemi põhjalikult ja tegin selle jaoks kõvasti tööd — tõenäosuste kohta kirjutamisele kulutasin 8 tundi, toitumisele 11 tundi. Muide, kui kulutatud ajast rääkida, siis Toggl näitab blogimisele kulutatud aja kohta sellist graafikut (detsember pole veel lõplik):

toggl

Mõned postitused on aegumatud: 2015. a. aprillis kirjutatud stipendiumide postitusel oli ka käesoleval aastal üle 600 vaatamise. Detsembri postituse raamatute lugemise kohta leidsid samuti üles 600 inimest; septembri postituse vaimses tippvormis olemise kohta üle 500.


Kõige populaarsemad projektid olid:

  1. Graafikud: Eesti palgajaotus ja palgalõhe [2.7k]
  2. Korterid Tallinnas: hinnastatistika [1.3k]
  3. Eesti riigiametnike palkade visualiseering [660]
  4. Korterid Tartus: hinnastatistika [590]

Nendest ainult esimese avaldasin 2016. aastal, aga on tore näha, et ka ülejäänud on praegu kellelegi kasulikud. Kinnisvara hinnastatistika visualiseeringuid jagati ühe tuttava sõnul ülikooliloengus kasuliku ressursina — ja kui loengutest rääkida, siis tõenäosuste postitusele viitavad ka TTÜ aine Diskreetne matemaatika II loenguslaidid.

Need 4 projekti ei sisalda asju, mida avaldasin väljaspool pungas.ee-d. Ilmselt oled kuulnud Õigekeelsussõnarobotist — seda on kasutanud üle tuhande inimese ja iganädalaselt suhtleb robotiga 150-200 inimest. Teise suurema asjana avaldasin novembri alguses Eesti andmeteaduse ressursside kogumiku datasci.ee, mida on vaadanud 300 inimest. (Tegelikult on see ühisprojekt ja teised on sinna juba päris palju panustanud.)

Kes loeb?

Ma ei ole kunagi kirjutades ühtki spetsiifilist sihtgruppi silmas pidanud, mistõttu on põnev näha, kes mu kirjutiste peale satub. Nii GA kui mu Facebooki leht näitavad, et umbes 53% on mehed. Vanuseline jaotus: pool Facebooki lehe jälgijatest on 18-24-aastased ja 40% on 25-34-aastased. Minu jaoks veidi üllatav on, et 13-17-aastaseid on alla 3%, aga ju siis ei näe nad (veel) oma elus neid probleeme, millest kirjutan.

Enamik vaatamisi (85%) tuleb Eestist; nimekirjas järgmised on UK, USA, Soome, Saksamaa, Holland, Rootsi ja palju muid riike:

ga_kaart

Otsingusõnad

GA näitab, milliste Google’i otsingutega mu lehele jõutakse.2 Ilmselgelt leitakse mind otsingutega “pungas”, “taivo pungas” ja “pungas.ee”, aga on ka eksootilisemaid radu. Mõned põnevamad:

  • elu eesmärk
  • maailma probleemid
  • maailma suurimad probleemid
  • tulevikus on robotite intellekt suurem kui inimesel
  • 100€ üürikorterid tartus
  • andmed bondorast
  • andmeteadus õpikud
  • astmelise tulumaksu kalkulaa irl
  • bayes tõenäosus
  • enesearengu plaan
  • kohustuste edasilükkamine
  • kui enam ei jaks joosta
  • kui on tunne et oled ebaõnnestunud kõiges
  • kui raha ei aita
  • kuidas saada häkkeriks
  • pikalt silma vaatamine
  • तीराआदि

Kasv ja kompromissid

Facebooki laikide-jagamiste (ja nendest sõltuvate vaatamiste) arvu on küll väga lihtne vaadata — ja sees tekib mõnus soe tunne3, kui näen, et mu kirjutatu levib — aga see ei ole väga hea indikaator, mida jälgida.

Kui maksimeeriksin jagamiste või lugejate arvu, siis läheksin sama teed, mis suurema osa (Eesti) online-meediast minu jaoks täiesti mõttetuks on teinud: paljudes uudistes lihtsalt ei ole sisu; toodetakse võimalikult palju artikleid lootuses, et midagigi klikitakse; tõlgitakse suvalisi lugusid ilma faktikontrolli või isegi korraliku arusaamiseta, millest juttu on.

(Ma saan aru, et nende portaalide incentive’id (reklaamiraha) on tugevalt seotud klikkide arvuga — ma ei süüdista ainult Postimeest, vaid olen natuke pettunud, et keskkond klikipüüdjate käitumist soosib. Õnneks mul seda probleemi pole ja olen läbi suure pingutuse suutnud isegi teises suunas liikuda: maksan blogimise eest peale.)

Peamine indikaator, mida oma blogimisedu mõõtmisel kasutan, on meililistiga liitunute arv. Esiteks on see tugev huvi näitaja: kui keegi on nõus oma meiliaadressi jagama, et regulaarselt uuendusi saada, näitab see palju rohkem kui üks postituse-klikk. Teiseks on see indikaator kahesuunaline: Facebooki meeldimisi ei võta keegi tavaliselt tagasi, aga kui ma iganädalaselt saadan sulle mõttetu e-kirja, siis saad ühe klikiga listist väljuda.

Meililisti kaudu asjade jagamine aitab ka vältida mullistumist: Facebook filtreerib su seinalt välja sisu, millele sa ei klikiks, ja seetõttu on mul keeruline jõuda inimesteni, kes arvavad täiesti teistmoodi kui mina ja mu tuttavad. Filtreerimine ei ole muidugi uudis, aga hiljuti lugesin kokkuvõtet, mis seletas, miks Facebooki kui kasumit teeniva ettevõtte edu on tihedalt seotud selle filtreerimisega ja miks seega eriti muutusi oodata pole — see meelestas mind tugevamalt Facebooki universaalse headuse vastu.

Filtrimull on probleem ka sellepärast, et takistab mul halbade ideede levitamist — mida rohkem eri taustaga inimesi mu blogi loeb, seda tõenäolisem, et vead arutluskäikudes üles leitakse.

Praegu on pungas.ee meililistis 179 inimest; viimase aasta jooksul on liitunud 67 — umbes 1.75 inimest/postitus. Nendest 67-st umbes 20%-ga olen kunagi näost-näkku rääkinud.

Mida teen edasi minnes teistmoodi?

Kuna alustan märtsis 6 kuu pikkust magistritööd, muutub mu elu eeldatavasti stabiilsemaks: üritan iga nädal stabiilselt sama palju töötada (vähemalt selline on mu arusaamine ja lootus ETH magistritöö kohta). See tähendab, et mul jääb rohkem tähelepanu muudele asjadele.

Üks viis selle tähelepanu kulutamiseks on kirjutamine. Mulle meeldib Andrew Gelmani ja Robin Hansoni blogimisviis: nad avaldavad regulaarselt lühikesi ühe-idee-postitusi ning harvemini põhjalikke analüüse. Proovin ilmselt samas suunas liikuda.

Teine viis on paremate jagamiskanalite kasutamine. Kirjutasin ülal, mis mind Facebooki juures häirib, ja seal jagamise lihtsus on ohtlikult uinutav: jõuan peamiselt inimesteni, kes minuga suures plaanis niikuinii nõustuvad. Potentsiaalsed kanalid on näiteks: teistes blogides, ajalehtedes või portaalides kirjutamine; Instagram; füüsiliselt kõnede/ettekannete/esitluste pidamine (olen alati avatud uutele kutsetele) — proovin ilmselt alamhulka nendest.

Kolmas viis on postituste rohkem struktureerimine. Kui seni olen näiteks produktiivsuse kontekstis kirjutanud jupikaupa paljudest eraldiseisvatest tehnikatest, siis nüüd tahan alustada suurema struktuuriga ja siis vaikselt iga postitusega ühe tellise ladudes midagi suuremat ehitada. Nagu ülikooliõpikutes, aga loodetavasti (keskmise õpikuga võrreldes) palju põnevamalt.

Jaga:

FacebooktwitterlinkedintumblrmailFacebooktwitterlinkedintumblrmail

Märkused

  1. Ma tean, et see on natuke ebaaus: varem avaldatud postitustel on olnud rohkem aega üleval olla ning guugeldades leitud saada, aga niikuinii tuleb suurem osa vaatamisi vahetult pärast postituse kirjutamist.
  2. Kahjuks sisaldab see analüüs tehnilistel põhjustel ainult väikest osa kõigist otsingutest.
  3. warm fuzzy feeling

Lisa kommentaar

Comment

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.